--- title: "Como fazer o teste t para amostras independentes no SPSS?" url: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-executar-teste-t-para-amostras-independentes canonical: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-executar-teste-t-para-amostras-independentes language: pt-BR published: 2021-12-03T11:05:28.000Z updated: 2026-03-30T16:10:27.835Z modified: 2026-03-30T16:10:27.835Z author: "Marcos Lima" categories: ["Tutoriais"] tags: ["tutorial no spss"] description: "Neste post, mostramos como realizar, interpretar e reportar o teste t para amostras independentes no SPSS. Saiba mais!" source: Blog Psicometria Online --- # Como fazer o teste t para amostras independentes no SPSS? > Anteriormente, descrevemos o teste t para amostras independentes, que permite comparar os escores de dois grupos independentes entre si (e.g., alturas de homens e mulheres). Mas como executá-lo? Neste post, mostraremos como fazer o teste t para amostras independentes no SPSS. Além disso, mostraremos... Anteriormente, descrevemos o [teste *t* para amostras independentes](/teste-t-para-amostras-independentes), que permite comparar os escores de dois grupos independentes entre si (e.g., alturas de homens e mulheres). Mas como executá-lo? Neste post, mostraremos como fazer o teste *t* para amostras independentes no SPSS. Além disso, mostraremos como calcular uma medida de tamanho de efeito para reportar junto ao resultado do teste *t*. Por fim, mostraremos como reportar os resultados da análise. ## Como realizar o teste t para amostras independentes no SPSS? ### Exemplo Suponha que estudantes foram designados aleatoriamente a um de dois grupos experimentais. No grupo **Tratamento** (*n* = 21), os estudantes participaram de atividades de leitura dirigida, enquanto no grupo **Controle** (*n* = 23), os estudantes realizaram atividades escolares cotidianas. Em seguida, os estudantes realizaram um teste de habilidades de leitura e compreensão de texto, o ***Degrees of Reading Power (DRP) Test***. A Figura 1 ilustra o banco de dados desse experimento. Embora tabulado no SPSS, ele foi obtido junto à instalação do [software JASP](/jasp-um-software-gratuito-para-fazer-analise-de-dados), sendo aqui utilizado para fins didáticos. ![banco de dados para tutorial no SPSS.](/uploads/2021-12_teste-t-para-amostras-independentes-no-spss-banco-de-dados.jpg) *Figura 1. Banco de dados.* Desse modo, temos as seguintes hipóteses: - **Hipótese nula (*H*0):** não existem diferenças nas habilidades de leitura dos grupos tratamento e controle. - **Hipótese alternativa (*H*1):** existem diferenças nas habilidades de leitura dos grupos tratamento e controle. Em seguida, o teste *t* para grupos independentes testará a plausibilidade dos dados, assumindo que a hipótese nula é verdadeira. A rejeição da hipótese nula ocorrerá considerando um nível de significância de 5%, isto é, α = 0,05. ### Solicitando o teste t para amostras independentes no SPSS Primeiramente, siga o caminho **Analisar > Comparar médias > Teste-T de amostras independentes** (Figura 2). ![como soilicitar o teste t para amostras independentes no SPSS.](/uploads/2021-12_teste-t-para-amostras-independentes-no-spss-caminho-para-solicitar-analise.jpg) *Figura 2. Caminho para solicitar análise.* Em seguida, transfira para a caixa **Variável(is) de teste** a variável (ou as variáveis) dependentes que você deseja comparar entre grupos (em nosso caso, a variável **DRP**). Em **Variável de agrupamento**, selecione a variável **Group**, pois é ela que representa os grupos Tratamento e Controle (Figura 3, painel esquerdo). ![especificação do teste t para amostras independentes no SPSS](/uploads/2021-12_teste-t-para-amostras-independentes-no-spss-solicitando-a-analise.jpg) *Figura 3. Janelas Teste-T de amostras independentes (painel esquerdo) e Definir grupos (painel direito) para especificação da análise.* Ao clicar em **Definir grupos**, o SPSS abrirá uma nova janela, onde você deverá inserir os valores numéricos que representam os dois grupos que serão comparados. Nós definiremos Grupo 1 = 0 e Grupo 2 = 1, pois os valores 0 e 1 estão associados aos grupos Tratamento e Controle, respectivamente (Figura 3, painel direito). Clique em **Continuar** e, em seguida, em **OK**. ### Interpretando a saída do teste t para amostras independentes no SPSS A Figura 4 apresenta a tabela de estatísticas descritivas, que indica que as habilidades de leitura foram maiores no grupo Tratamento. Se houver diferença estatisticamente significativa entre as médias grupais, isso certamente indicará que os escores são maiores no grupo Tratamento. ![estatísticas descritivas do teste t no SPSS.](/uploads/2021-12_teste-t-para-amostras-independentes-no-spss-saida-estatisticas-descritivas.jpg) *Figura 4. Tabela Estatísticas de grupo.* A Figura 5 apresenta a tabela de teste *t* de amostras independentes. Sinalizamos a tabela com três cores distintas. Por exemplo, a região azul representa o [teste de Levene](/teste-de-levene), que avalia o pressuposto de homogeneidade de variâncias. ![resultados do teste t para amostras independentes no SPSS.](/uploads/2021-12_teste-t-para-amostras-independentes-no-spss-saida-teste-t.jpg) *Figura 5. Tabela Teste de amostras independentes.* A consideração anterior é importante porque o SPSS apresenta o resultado de dois testes *t*: - Teste *t* de Student (linha **Variâncias iguais assumidas**, na cor verde): indicado quando o teste de Levene não é estatisticamente significativo, isto é, quando assumimos homogeneidade de variâncias; - Teste *t* de Welch (linha **Variâncias iguais não assumidas**, na cor vermelha): indicado quando o teste de Levene é estatisticamente significativo, isto é, quando assumimos heterogeneidade de variâncias. Em nosso exemplo, o teste de Levene não foi significativo (*p* = 0,13) e, portanto, assumiremos variâncias iguais nos dois grupos. No entanto, Delacre et al. (2017) sugerem ignorar o teste de Levene e simplesmente reportar o teste *t* de Welch por padrão. Como optamos por seguir a lógica condicional do teste de Levene, interpretaremos o teste *t* de Student neste tutorial. A Figura 6 destaca as informações mais relevantes do teste *t* de Student. ![resultado do teste t de Student do teste t para amostras independentes no SPSS.](/uploads/2021-12_teste-t-para-amostras-independentes-no-spss-saida-teste-t-de-student.jpg) *Figura 6. Resultado do teste t de Student.* O valor de *p* associado à estatística *t* é apresentado em **Sig. (2 extremidades)**. Nós rejeitamos a hipótese nula de não diferenças entre as médias, pois *p* foi menor que 0,05. De fato, a coluna **Diferença média** indica que o desempenho do grupo Tratamento é em média 10 pontos maior que o do grupo Controle. ### Calculando o tamanho de efeito para o teste t para amostras independentes Para avaliarmos a magnitude da diferença entre as médias, podemos computar uma estimativa de [tamanho de efeito](/o-que-e-tamanho-de-efeito). Por exemplo, o [*d* de Cohen](/d-de-cohen) é uma medida de tamanho de efeito que expressa a diferença entre as médias de dois grupos em unidades de desvio-padrão. Ele é calculado por meio da fórmula a seguir: ![fórmula do d de Cohen.](/uploads/2021-12_d-de-cohen-formula.jpg) Os valores da Figura 4 podem ser usados para obter o *d* de Cohen. Uma possibilidade é exportar aquela tabela para o Excel para realizar os cálculos. Por exemplo, a Figura 7 apresenta a fórmula do Excel (parte superior) e o valor resultante de sua aplicação (parte inferior) quando aplicada aos dados do exemplo do tutorial. ![cálculo do d de Cohen no Excel.](/uploads/2021-12_d-de-cohen-formula-calculo.jpg) *Figura 7. Cálculo do d de Cohen no Excel.* Desse modo, concluímos que o tratamento, quando comparado a uma condição controle, produziu um efeito pouco maior que meio desvio-padrão sobre as habilidades de leitura. ### Reportando os resultados das análises Os resultados das análises podem ser reportados conforme sugestão a seguir: > *Os efeitos das atividades de leitura dirigida sobre as habilidades de leitura foram avaliados por meio de um teste t de Student, pois assumimos homogeneidade das variâncias dos grupos com base no teste de Levene (p = 0,13).* > *Os escores do grupo tratamento (n = 21) no teste de habilidades de leitura foram superiores (M = 51,48, DP = 11,01) aos do grupo controle (n = 23, M = 41,52, DP = 17,15). Essa diferença foi apoiada pelo teste t de Student, t(42) = 2,27, p = 0,03, d = 0,68. O efeito do tratamento sobre as habilidades de leitura foi considerado de média magnitude (Cohen, 1988).* ## Referências Cohen, J. (1988). *Statistical power analysis for the behavioral sciences*. Academic press. Delacre, M., Lakens, D., & Leys, C. (2017). Why psychologists should by default use Welch *t*\-tests instead of Student’s *t*\-test. *International Review of Social Psychology*, *30*(1), 92–101. https://doi.org/10.5334/irsp.82 Field, A. (2017). *Discovering statistics using IBM SPSS Statistics* (5th ed.). Sage. ## Como citar este post > **Como citar este artigo:** Lima, M. (2021, 3 de dezembro). Como fazer o teste t para amostras independentes no spss? *Blog Psicometria Online*. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-executar-teste-t-para-amostras-independentes